决策树简单理解

决策时主要用于做分类任务，通过变形也可以做回归任务（叫做回归树）。它是一颗数据结构中的树的概念，它的非叶节点对应属性，叶节点对应预测结果。在我之前关于西瓜书第一章绪论部分的笔记中就提到过，所有的模型都是对现实世界某一个函数的逼近。决策树也不例外。 训练样例是由特征属性和类标组成，而分类任务则是根据这些特征属性来对类标进行预测，与回归任务预测变量是连续值不同，分类任务主要用于预测离散值。神经网络对用

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